1.算法仿真效果
matlab2013b仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求：
第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰；
第二：视频上物体必须又出现物体分开的效果，这样可以提取物体物体的特征，所以你提供的第二个视频，两个人一直重合，这会导致无法识别；
第三：视频的特征提取方法，如果两个物体颜色相似，那么通过提取颜色是不可取的，如果根据动作来区分，如果两个物体运动一致，那么也不行，这里我们通过提取物体的形心来区分不同的物体，只有当两个物体完全重合的时候，形心才有可能重合；
第四：物体的分割，采用传统的方框来分，人物轮廓的分割方法在交叉的时候，或者是物体在较远的时候，不太可行。
本算法是根据物体的特征提取进行的。
物体的形心：
物体的颜色：
在运动的开始，必须满足不同物体是分开的，这样就可以对每个不同的物体进行特征提取，当出现不同物体交叉的时候，就可以通过之前提取的特征参数进行分割。当时当物体的颜色相似的时候，靠颜色的提取是无法区分物体的，这里，我们主要通过形心来区分物体。
形心跟踪：
%第三级显示，人物形心跟踪效果
jj=0;
for j=1:nobjs
jj = jj+1;
if check_frame>0
check1 = abs(Xn_ref(nseg,1) - Xn(nseg,1));
check2 = abs(Xn_ref(nseg,1) - Xn(nseg,2));
end
%为了计算精度，将形心坐标的差值的平均作为预测增量
if nobjs == 2
if check1 >= check2
plot(Xn(nseg,1),Yn(nseg,1),'g*');hold on
plot(Xn(nseg,2),Yn(nseg,2),'r*');hold on
else
plot(Xn(nseg,1),Yn(nseg,1),'r*');hold on
plot(Xn(nseg,2),Yn(nseg,2),'g*');hold on
end
end
if nobjs == 1
plot(Xn(nseg,1),Yn(nseg,1),'g*');hold on
plot(Xn(nseg,2),Yn(nseg,2),'r*');hold on
end
end
3.MATLAB核心程序 `%第二级显示，人体轮廓
%第二级显示，人体轮廓
%第二级显示，人体轮廓
jj=0;
for j=1:nobjs
rc=[min(B{j}(:,2)) min(B{j}(:,1)) max(B{j}(:,2))-min(B{j}(:,2)) max(B{j}(:,1))-min(B{j}(:,1))];
[l_x l_y] = find(L==j);%计算坐标
cx = mean(l_x);
cy = mean(l_y);
Area = size(l_x,1);
jj = jj+1;
if check_frame>0
check1(nseg) = abs(Xn_ref(nseg,1) - Xn(nseg,1));
check2(nseg) = abs(Xn_ref(nseg,1) - Xn(nseg,2));
end
%为了计算精度，将形心坐标的差值的平均作为预测增量
if nobjs == 2
if check1 >= check2
if jj == 1
figure(1);
plot(B{j}(:,2),B{j}(:,1),'g','LineWidth',1);hold on
else
figure(1);
plot(B{j}(:,2),B{j}(:,1),'r','LineWidth',1);hold on
end
else
if jj == 1
figure(1);
plot(B{j}(:,2),B{j}(:,1),'r','LineWidth',1);hold on
else
figure(1);
plot(B{j}(:,2),B{j}(:,1),'g','LineWidth',1);hold on
end
end
end
if nobjs == 1
plot(B{j}(:,2),B{j}(:,1),'y','LineWidth',1);hold on
end
end`
